pandas

사용 라이브러리 - requests- pandas 지도에 공공데이터 포털에서 API로 받아온 장애인 구인 실시간 현황 데이터의 comAddr(회사주소)를 지도에 마커로 표시하기 위해 위도와 경도로 변환하여 테이블에 저장해 보려고 한다. 네이버 Geocoding API를 사용하여 주소를 좌표로 변환하는 방법이다.  01. 네이버 Geocoding API 키 발급받기먼저, 네이버 클라우드 플랫폼에서 Geocoding API를 사용하기 위해 API 키를 발급받아야 한다. 1. 네이버 클라우드 플랫폼에 접속하여 로그인한다.2. 콘솔에서 Application 서비스의 애플리케이션 등록 메뉴로 이동, 새 애플리케이션을 등록한고 Geocoding API 사용을 활성화한다. 3. 발급된 클라이언트 ID와 클라이언트 시..

사용 라이브러리 - pandas- googletrans 모바일 화면에서 사용하는 한국어 메세지를 영어로 번역하여 등록해야하는 업무를 맡게 되었다. 메세지는 약 300개 정도로 하나씩 번역하기에는 시간도 오래 걸릴것 같고 번거로운 작업이라는 생각이 들었다.pandas와 googletrans 라이브러리를 사용하여 csv 파일을 읽고한국어를 영문으로 번역하여 다시 csv로 저장하는 프로그램을 만들어 보았다.  01. googletrans란?googletrans는 Google 번역 API를 사용하여 여러 언어 간의 번역을 제공하는 파이썬 라이브러리이다. 이를 통해 쉽게 텍스트를 다양한 언어로 번역할 수 있다. googletrans는 간단한 번역 작업에 유용하며, 다양한 프로젝트에서 손쉽게 다국어 지원을 구현할 ..

실습 환경 - Google Colab문자열¶In [1]:import pandas as pddf = pd.DataFrame({'A': ['블루베리 스무디', '딸기 스무디', '딸기 바나나 스무디'], 'B': [10, 20, 30], 'C': ['추천/신메뉴', '신메뉴/할인', '사이즈업/추천'], 'D': ['ab cd', 'AB CD', 'ab cd'] })dfOut[1]:ABCD0블루베리 스무디10추천/신메뉴ab cd1딸기 스무디20신메뉴/할인AB CD2딸기 바나나 스무디30사이즈업/추천ab cdIn [4]:# replace : 전체 문자가 일치해야 변경 가능df['A'..

실습 환경 - Google Colab시계열 데이터 (Timedelta)¶두 시점의 차이를 나타냄날짜와 시간을 더하거나 빼서 새로운 시점 이전이나 이후 몇 시간뒤, 며칠 뒤를 계산In [1]:# 데이터 생성(실습 전 실행)import pandas as pddata = { 'Date1': ['2024-02-17', '2024-02-18', '2024-02-19'], 'Date2': ['2024:02:17', '2024:02:18', '2024:02:19'], 'Date3': ['24/02/17', '24/02/18', '24/02/19'], 'Date4': ['02/17/2024', '02/18/2024', '02/19/2024'], 'Date5': ['17-Feb-2024', '..

실습 환경 - Google Colab시계열 데이터 (Datetime)¶In [ ]:# 데이터 생성(실습 전 실행)import pandas as pddata = { 'Date1': ['2024-02-17', '2024-02-18', '2024-02-19'], 'Date2': ['2024:02:17', '2024:02:18', '2024:02:19'], 'Date3': ['24/02/17', '24/02/18', '24/02/19'], 'Date4': ['02/17/2024', '02/18/2024', '02/19/2024'], 'Date5': ['17-Feb-2024', '18-Feb-2024', '19-Feb-2024'], 'Date6': ['2024년02월17일', '2..

실습 환경 - Google Colab자주 활용되는 판다스 예제¶In [47]:# 학습 전 실행: csv파일 (data.csv) 생성import pandas as pdimport numpy as npdata = { "메뉴":['아메리카노','카페라떼','카페모카', '바닐라라떼', '녹차', '초코라떼', '바닐라콜드브루'], "가격":[4100, 4600, 4600, 5100, 4100, 5000, 5100], "할인율":[0.5, 0.1, 0.2, 0.3, 0, 0, 0], "칼로리":[10, 180, 420, 320, 20, 500, 400], "원두":['콜롬비아', np.NaN, '과테말라', np.NaN, '한국', '콜롬비아', np.NaN], "이벤트가":[1..

실습 환경 - Google Colab판다스 기초2¶In [1]:# 학습 전 반드시 실행: csv파일 (data.csv) 생성import pandas as pddata = { "메뉴":['아메리카노','카페라떼','카페모카', '바닐라라떼', '녹차', '초코라떼', '바닐라콜드브루'], "가격":[4100, 4600, 4600, 5100, 4100, 5000, 5100], "할인율":[0.5, 0.1, 0.2, 0.3, 0, 0, 0], "칼로리":[10, 180, 420, 320, 20, 500, 400],}data = pd.DataFrame(data)data.to_csv('data.csv', index=False)In [24]:# 데이터 불러오기df = pd.read_csv('d..

실습 환경 - Google Colab판다스 기초1¶In [2]:# 학습 전 반드시 실행: csv파일 (data.csv) 생성import pandas as pddata = { "메뉴":['아메리카노','카페라떼','카페모카', '바닐라라떼', '녹차', '초코라떼', '바닐라콜드브루'], "가격":[4100, 4600, 4600, 5100, 4100, 5000, 5100], "할인율":[0.5, 0.1, 0.2, 0.3, 0, 0, 0], "칼로리":[10, 180, 420, 320, 20, 500, 400],}data = pd.DataFrame(data)data.to_csv('data.csv', index=False)라이브러리 불러오기¶In [3]:import pandas as pd..